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2022 年度 研究成果報告書

深層学習による画像認識技術を応用した舌評価法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 20K18593
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分57050:補綴系歯学関連
研究機関新潟大学

研究代表者

大川 純平  新潟大学, 医歯学系, 助教 (10846041)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード舌苔 / 口腔乾燥 / Tongue Coating Index / 画像認識 / 深層学習
研究成果の概要

舌苔の付着や舌粘膜の湿潤度の低下は、口腔機能の低下を引き起こす可能性がある。これらは舌表層から評価できるにもかかわらず、その診査には専門的な知識や装置を要する。現在、深層学習による画像認識技術は医療機器においても応用されている。そこで、舌の写真に対し画像認識技術を適用することで、口腔内診査に応用できないかと考えた。
高齢者の舌の写真撮影を行い、歯科医師あるいは検査機器にから得られた舌苔の付着および舌粘膜の乾燥度のデータをもとに深層学習を行い、これらの推定モデルを生成した。本研究で得られた推定モデルから、舌の画像認識技術による舌苔の付着や舌粘膜の乾燥度の評価の可能性が示唆された。

自由記述の分野

歯科補綴学

研究成果の学術的意義や社会的意義

口腔機能の低下は、フレイルの主な原因である低栄養やサルコペニアを引き起こす。口腔衛生状態の不良による舌苔の付着や口腔乾燥による舌粘膜の湿潤度の低下は、口腔機能の低下を引き起こすことから、口腔機能低下症の診断基準の1つにもなっている。口腔機能が低下している者は、特に高齢者において在宅介護および施設入居、入院患者まで広く存在すると考えられる。
本研究より、舌の写真撮影から舌苔の付着や舌粘膜の湿潤度などの舌機能の評価が「だれでも・どこでも・簡単に」実施可能となる。さらに、評価に基づいた口腔ケアやリハビリ計画の決定に貢献できるものと考えている。

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公開日: 2024-01-30  

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